R vs Python nella scienza dei dati

Overview of Data Science

When we deal with datasets, we apply different statistical functions to the dataset. These functions can be used for a wide range of explorations such as descriptive statistics, statistical tests, and plotting features. Data science is actually the development of algorithms, data inference, and the multidisciplinary exploration of technologies, specializing in solving complex analytical problems. The core of data science is data.

In Python, Pandas is one of the data analysis libraries used to import data from Excel spreadsheets, CSV, and other data sources.

Overview of R

R is an open-source language. The language is very popular because it helps to develop more user-friendly environments and provides better ways to perform data analysis, statistics, and graphical models. When it was developed, the language was only used in academic and research fields. However, now it is also used in the business world. Now, R is one of the fastest-growing statistical languages in the business world.

Data Science Major:

R comes from a large community. The community provides support through mailing lists, user-provided documentation, and a very active Stack Overflow group. CRAN is a vast repository of curated R packages, where users can easily contribute. It is a collection of R functions and data. It makes it easy to develop the latest technologies and features without having to develop everything from scratch.

Funzionalità

R has many built-in data analysis functions. The R language is mainly used for statistical and data analysis purposes. By default, R has many tools that are very important in research and development related to data analysis.

Key areas of application

For data analysis, data visualization is an important part, because R provides many packages such as ggplot2, ggvis, lattice, etc., which are very helpful in simplifying these implementations.

Availability of the package:

R ha molti pacchetti per implementare applicazioni relative alla scienza dei dati. La disponibilità di un gran numero di pacchetti rende R il pacchetto più ricco di risorse e più utilizzato.

Quando e come utilizzare R

Quando i compiti di analisi dati necessitano di calcolo o analisi indipendenti su un singolo server, in questo caso viene utilizzato R. Il linguaggio è molto utile per il lavoro esplorativo e può gestire qualsiasi tipo di analisi dati, e può implementare soluzioni più grandi per questo problema.

Applicazioni

Il linguaggio R è principalmente utilizzato in ambienti di scienza dei dati.

Python

Panoramica di Python

Python è un linguaggio molto flessibile, fare cose nuove è fantastico e si concentra principalmente sulla leggibilità e semplicità. Python ha molti pacchetti che lavorano in diversi campi di applicazioni relative alla scienza dei dati.

Specializzazione in scienza dei dati

Per trovare valori anomali nei set di dati, Python e R sono entrambi buoni, ma Python è meglio quando si tratta di caricare set di dati su servizi web e trovare valori anomali.

Funzionalità

Python è un linguaggio di programmazione generale, ed è per questo che la maggior parte delle funzionalità di analisi dati sono disponibili.

Campi chiave di applicazione-

Python offre anche pacchetti come Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor Flow. Questo pacchetto permette di sviluppare reti neurali profonde, che sono molto più semplici da implementare in Python.

Accessibilità dei pacchetti

Python, Pandas e Scikit sono tra i pochi pacchetti di software di analisi dati. Ma è facile raggiungere gli obiettivi.

Quando e come utilizzare Python

Quando i nostri compiti di analisi dati necessitano di integrazione con applicazioni web o di fusione di codice statistico nei database di produzione, in questo caso viene utilizzato Python. È uno strumento molto popolare per implementare algoritmi di utilizzo in produzione.

Applicazioni

Python è ampiamente utilizzato in molti campi, ad esempio -

• Eseguire visione artificiale (funzionalità come rilevamento facciale e rilevamento colore)

• Sviluppare giochi

• Eseguire apprendimento automatico (rendere i computer capaci di apprendere)

• Costruire un sito web

• Abilitare robot

• Eseguire script

• Automatizzare il browser web

• Eseguire calcolo scientifico

• Eseguire analisi dati

• Eseguire la crawling web (raccolta dati da siti web)

• Costruire un'intelligenza artificiale